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Barban, Nicola (2010) Essays on sequence analysis for life course trajectories. [Tesi di dottorato]

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Documento PDF (Tesi di dottorato)
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Abstract (inglese)

The thesis is articulated in three chapters in which I explore methodological aspects of sequence analysis for life course studies and I present some empirical analyses. In the first chapter, I study the reliability of two holistic methods used in life-course methodology. Using simulated data, I compare the goodness of classification of Latent Class Analysis and Sequence Analysis techniques. I first compare the consistency of the classification obtained via the two techniques using an actual dataset on the life course trajectories of young adults. Then, I adopt a simulation approach to measure the ability of these two methods to correctly classify groups of life course trajectories when specific forms of “random” variability are introduced within pre-specified classes in an artificial datasets. In order to do so, I introduce simulation operators that have a life course and/or obser- vational meaning. In the second chapter, I propose a method to study the heterogeneity in life course trajectories. Using a non parametric approach, I evaluate the association between Optimal Matching distances and a set of categorical variables. Using data from the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add-Health), I study the hetero- geneity of early family trajectories in young women. In particular, I investigate if the OM distances can be partially explained by family characteristics and geographical context experienced during adolescence. The statistical methodology is a generalization of the analysis of variance (ANOVA) to any metric measure. In the last chapter, I present an application of sequence analysis. Using family transitions from Wave I to Wave IV of Add-health, I investigate the association between life trajectories and health outcomes at Wave IV. In particular, I am interested in exploring how differences in timing, quantum and order of family formation transitions are connected to self-reported health, depres- sion and risky behaviors in young women. Using lagged-value regression models, I take into account selection and the effect of confounding variables.

Abstract (italiano)

La tesi è articolata in tre sezioni distinte in cui vengono afffrontati sia aspetti metodologici che analisi empiriche riguardanti l’analisi delle sequenze per lo studio del corso di vita. Nel primo capitolo, viene presentato un confronto tra due metodi olistici per lo studio del corso di vita. Usando dati simulati, si confronta la bontà di classificazione ottenuta con modelli di classi latenti e tecniche di analisi delle sequenze. Le simulazioni sono effettuate introducendo errori di tipo stocastico in gruppi omogenei di traiettorie. Nel secondo capitolo, si propone di studiare l’eterogeneità nei percorsi di vita familiare. Usando un approccio nonparametrico, viene valutata l’associazione tra le distanze ottenute tramite l’algoritmo di Optimal Matching ed un insieme di variabili categoriche. Usando i dati provenienti dall’indagine National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add-Health), si studia l’eterogeneità nei percorsi di formazione familiare di un campione di giovani donne statunitensi. La metodologia statistica proposta è una generalizzazione dell’analisi della varianza (ANOVA) . Nell’ultimo capitolo, si presenta un’applicazione dell’analisi delle sequenze per dati longitudinali. Usando i dati sulla transizione alla famiglia dalla prima alla quarta rilevazione nell’indagine Add-Health, vengono studiate le associazioni tra transizioni familiari e diversi indicatori di salute. In particolare, viene studiato come alcune caratteristiche legate alle transizioni familiari (timing, quantum, sequencing) siano associate allo stato generale di salute, depressione e comportamenti a rischio. La selezione e l’effetto di variabili confondenti sono prese in considerazione nell’analisi.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Dalla Zuanna, Gianpiero
Correlatore:Billari, Francesco, C. - Furstenberg, Frank, F.
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 22 > Scuole per il 22simo ciclo > SCIENZE STATISTICHE
Data di deposito della tesi:NON SPECIFICATO
Anno di Pubblicazione:31 Luglio 2010
Parole chiave (italiano / inglese):Life course analysis; Sequence Analysis; Latent Class; Optimal matching; Permutation test; Family formation; Sociology of life course; Demography
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 13 - Scienze economiche e statistiche > SECS-S/04 Demografia
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Scienze Statistiche
Codice ID:3144
Depositato il:29 Mar 2011 11:06
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